这个是[prometheus](https://github.com/prometheus/prometheus) 官方提供的写适配器插件，通过Prometheus的远程写协议接收样本，并将它们存储在Graphite, InfluxDB, or OpenTSDB 中。

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目录： 01 IT资源与存储系统 02 磁盘驱动器技术介绍 03 SCSI协议介绍 04 固态存储技术介绍 05 存储访问类型介绍

LSI磁盘阵列管理软件 MegaRAID Storage Manager LSI MegaRAID Storage Manager阵列管理软件（MSM）远程管理工具使用的端口为3071和5571，如果无法连接，需检查网络中是否有防火墙屏蔽了此端口的通信，需要禁用防火墙或将3071和5571端口打开。

Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎，该引擎具有成熟数据库的所有特性。程序员工作在一个面向对象的、灵活的网络结构下而不是严格、静态的表中——但是他们可以享受到具备完全的事务特性、企业级的数据库的所有好处。

戴尔存储官方手册

配置手册

storage.circ(已通关)华中科技大学计算机组成原理存储系统实验

matlab程序复现自《基于遗传算法的风电混合储能容量优化配置_杨国华》 摘要：为了降低独立风力发电系统中储能装置的生命周期费用，建立以风力发电系统中储能装置的生命周期费用最小值为优化的目标函数、负荷缺电率等指标为约束条件的模型，结合蓄电池和超级电容器储能特性，利用风电和负荷48 h的发用电数据，研究包含蓄电池和超级电容器的储能系统能量管理策略。提出了一种基于改进粒子群算法的储能容量生命周期费用优化配置方法，算例分析证明该算法具有有效性和实用性，优化后的系统很大程度上节省了经济成本。关键词：风力发电系统；混合储能；储能容量优化配置；遗传算法

Aliware Queue Race 2018 这是阿里中间件性能挑战赛2018的复赛"消息队列存储引擎"的实现 使用的技术和环境 100% 原生Java Api (官方就是这么要求的...) Maven 管理依赖和构件 运行环境在Linux系统下 赛时的想法 使用mmap的方式读写数据文件 尽可能降低锁的粒度，甚至实现无锁化 鉴于测评程序产生的队列名前缀高度一致，采用了Trie字典树的修改版存储队列信息 每隔一定的间隔或符合一定的条件，会创建索引，并在文件中实现一个类似于链表的机制，遍历寻找索引记录 Benchmark 运行环境： 阿里云天池平台 300GB SSD磁盘 Linux操作系统 Deadline磁盘调度算法 每消息约 50 byte，累计约百万队列，20亿消息 运行成绩： 线上跑分 63w TPS 最高跑分 66w TPS (尝试了一下分bucket对数据进行操作,代码太乱，